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데이터분석
데이터가 중요해진 시대, '시민 데이터 과학자’가 주목받고 있습니다
*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 기업들이 '데이터 활용 가능한' 인력을 찾기 시작한 지는 꽤 지났지만, 최근 들어 더욱 본격적으로 움직이는 듯합니다. 채용 공고를 보면 SQL 사용자를 우대한다든지 직무기술서(JD)에 간단한 데이터 분석이 포함되는 등 직군에 상관없이 데이터를 어느 정도 다룰 수 있는 인력을 찾는 기업이 많습니다. 이런 트렌드는 누구든지 스스로 데이터를 활용해서 업무를 할 수 있는 상태인 '데이터 민주화'에 필요한 '시민 데이터 과학자'를 지향하는 형태라고 정리할 수 있겠습니다. (참조 - 떠다니던 데이터를 제대로 이용하려는 노력, '의사결정 인텔리전스(DI)') 데이터 민주화는 피할 수 없는 흐름입니다. 분야를 막론하고 데이터를 요하는 빈도는 늘었지만, 데이터 전문가는 항상 부족합니다. 데이터를 전문적으로 다루지 않는 직종이더라도 스스로 데이터를 조회하고, 나아가 데이터 분석 도구를 직접 다루기 위해 배워야 하는 상황이 점차 늘었습니다. '시민 데이터 과학자(Citizen Data Scientist)'가 본격적으로 떠오르기 시작한 배경입니다. 시민 데이터 과학자는 ㅇ 통계나 데이터 과학 전문가는 아니지만 ㅇ 범용 데이터 과학 도구 및 기술을 활용해 ㅇ 비즈니스 문제를 해결하는 사람 을 지칭하기 위해 가트너에서 제시한 용어입니다. 전문 훈련을 받지 않은 사람들이 자발적으로 과학 연구에 참여한다는 뜻인 '시민 과학(Citizen Science)'에서 확장된 형태라고 볼 수 있습니다. 보통 데이터 분석 경험이 어느 정도 있고, 데이터 과학을 활용한 업무 개선에 관심 있는 현업 비즈니스 사용자가 해당하겠네요. HR, 재무, 마케팅, 디자인 등 다양한 분야에서 보다 적극적으로 데이터를 활용하는 인력을 시민 데이터 과학자라고 생각하시면 될 것 같습니다. 시민 데이터 과학자 확산을 이끈 데이터 과학자 공급 부족
권정민
데이터 과학자
2023-06-16
떠다니던 데이터를 제대로 이용하려는 노력, ‘의사결정 인텔리전스(DI)’
*이 글은 외부 필자인 권정민님의 기고입니다. 요즘 채용 사이트를 보다 보면 데이터를 잘 활용할 줄 아는 전략 분야 인원, 임원 직속 의사결정 관련 스태프, 혹은 의사결정 관련 데이터 분석가를 찾는 공고가 쉽게 눈에 띕니다. 이런 변화가 조금은 신기하지만, 어떻게 생각하면 자연스러운 흐름이기도 합니다. 이런 흐름이 눈에 띄게 된 이유는 여러 가지일 텐데요. 최근 데이터 과학 분야에서 '의사결정 인텔리전스(DI)'가 대두되고 있는 현상도 무관하진 않을 것 같습니다. 이번 글에선 이 의사결정 인텔리전스에 대해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다. 의사결정 인텔리전스란? 가트너에 따르면, 의사결정 인텔리전스(Decision Intelligence)는 의사결정 모델과 프로세스를 설계, 모델링, 조정, 실행, 모니터링하는 실용 분야입니다. 여기엔 데이터 분석 및 에이전트 시스템, 진단 및 예측 분석, 의사결정 관리 같은 다양한 기법이 활용됩니다. (참조 - Decision Intelligence) 보시다시피 주제가 너무 광범위해서 다소 모호해 보이기도 합니다. 하지만 1990년대 경영과학에서 사용된 '의사결정 과학(Decision Science)'이나 현장에선 이미 다양하게 활용하고 있는 '비즈니스 인텔리전스(BI)'를 오늘날 상황에 맞춰 좀 더 적극적인 역할을 강조하는 방식으로 다듬으면서 만들어진 용어입니다. 그래서 정의가 아직 명확하지 않다는 점을 감안해 주시길 바랍니다.
권정민
데이터 과학자
2023-05-22
현실판 풋볼 매니저! 전세계 축구리그 정복 중인 비프로일레븐
“세상 모든 선수의 플레이 데이터를 온라인에 프로필화한다면 어떨까요?” “앞으로 축구 선수들이 경기 끝나고, 스마트폰으로 자기 영상을 돌려보는 게 당연한 시대가 될 거예요.” “선수들에 대한 데이터가 쌓이면, 에이전트나 스카우터들이 볼 수 있는 네트워크를 만들려고 해요. 축구 선수의 링크드인 같은 거죠.” “비프로일레븐의 최종 비전은 ‘스포츠의 구글(Google at Sport)’입니다.” “전 해외 경험도, 사업 경험도 없었어요. 여기까지 온 이유는 일단 지르고, 수습하면서 배웠기 때문입니다.” “전 ‘리더십은 성과에서 나온다’고 생각해요.” “커뮤니케이션의 핵심은, 대표가 먼저 팀원들이 하는 일을 이해하는 거예요.” 안녕하세요. 송범근 기자입니다. 비프로일레븐은 축구 영상 분석 솔루션, 비프로 애널리틱스를 서비스하는 회사입니다. 2015년 교내 축구리그 기록 앱으로 시작했는데요. 2017년 전 팀원이 독일로 이주해, 글로벌 시장에 도전한 것은 꽤 알려진 이야기죠. 2년만에 13개국으로 서비스 범위를 넓혔고,. 4대 메이저 리그(영국, 이탈리아, 독일, 스페인)을 포함 약 400개의 프로 축구팀이 비프로 애널리틱스를 쓰고 있습니다. 2017년엔 알토스벤처스, 2018년엔 소프트뱅크벤처스, KT인베스트먼트에서 투자를 받았습니다.
어떻게 의료 시장에서 쓰일 만한 인공지능을 개발할까?
“그냥 선생님이고 싶다ㅠㅠ너네 가르치는 것만 하면 안 되겠니?” 중고등학교 때 선생님은그런 말을 하셨습니다.말 안 듣는 너네 가르치기도 벅찬데그 외에 할 일도 너무 많다는 겁니다. 학생이 수기로 답한 가정통신문을선생님은 일일이 컴퓨터에 입력했고,그 외에 다양한 행정처리까지도선생님이 하나하나 도맡아야 했죠. 어쩌면 (당시에) 인기를 끌던 동영상 강의나 게임 학습 도구보다도 선생님이 조금이나마 덜 신경 쓰도록자잘한 업무를 자동화하는 프로그램이더 필요했던 것 같습니다. 의료 인공지능 스타트업인뷰노와 인터뷰하다가 문득그때 그 시절 선생님의 모습이 떠올랐습니다. 뷰노는 뼈 나이(골연령)를 측정하거나심정지를 예측하는 AI 개발로 주목을 받았는데요. 평범한 기자가 보기에는이 제품의 의미가 직관적으로와닿지 않았습니다. 흔히 의료 관련 기사가 나올 때 ‘드디어 암을 치료하는 시대가 왔다!!!’‘폐암을 미리 발견하는 AI 개발!!!!!!!!!’ 이처럼 섹시한(!) 제목을 짓잖아요@.@ 헌데 그런 어마어마한(?) 소재가 아니라골연령 분석, 심정지 예측?! 병원 밖의 사람들에겐 다소 낯설고갸우뚱하는 구석이 생깁니다.
김지윤
스텔러스(Stellers) 창업자
2017-11-07
스푼라디오가 요즘 데이터 분석에 집중하는 이유 ​
지난달 <500 startups>에서진행한 한 행사에 참석했는데요. 저 개인적으로는굉장히 흥미로운 부분이 많았습니다. 특히 행사 이후팀 채 파트너와 나눈 대화에서아래의 부분이 꽤 인상적이었는데요. “한국 창업자들에게 어떤 툴을 사용하고 있냐고 물으면90% 이상이 구글 애널리틱스를 쓴다고 합니다" "같은 질문을 미국 스타트업에 하면요?" "다른 툴 다섯 개를 쓰고 있다고 해요” “구글 애널리틱스가 충분하다고 느끼면퍼포먼스 마케팅을 깊게 파지 않은 거에요" "특별한 이유가 있는 게 아니고 모르는 겁니다” “최적화할 수 있거나 노하우가 있는,즉 마케팅 비용을 ‘잘’ 쓰는 사람들은서로 다른 툴을 효과적으로 쓸 줄 압니다" "지침(guidance) 없이 돈 쓰는 게 낭비고요” “젊은이들을 위한 라디오 앱‘스푼’이 좋은 예시입니다" "저희 엑셀러레이터 프로그램에참여한 뒤 여러 개의 툴을 쓰고 있죠” (참조 - 국내 스타트업 생태계가 한국에만 머무는 이유) 그리고 궁금했습니다. 과연 스푼은어떤 데이터 분석툴을 쓰는지,어떤 결과를 만들어 내는지요. 저뿐 아니라 독자분들 중에도관련 내용을 궁금해하는 분들이꽤 있을 것 같아서
윤성원
2017-09-08
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